Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

map_sync with pandas operation function does not finish.

Đang mở
#844 1 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
25/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
jupyter, numpy, pandas, python
Lĩnh vực
data, distributed-systems

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với bản tái hiện trên Windows đã được cung cấp bằng cách sử dụng map_sync của ipyparallel, 40 sub-dataframes và thao tác groupby/apply của pandas; kiểm tra đầu ra của client và worker khi quá trình xử lý dừng lại sau khoảng 10 dataframe đích. Issue được hoàn tất khi xác định được nguyên nhân của map_sync không hoàn chỉnh và ghi lại một bản sửa có thể tái hiện hoặc một giới hạn đã được xác nhận.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

Map_sync with pandas operation function does not finish.

I have very long dataframe. So I split the dataframe into 40 sub-dataframes, and apply pandas operation to 40 sub-dataframes parallelly by using map_sync. The pandas operation is just about groupby and apply.

My code is like this:
PEN = 40
dfs = np.array_split(target_df, PEN)
c = ipp.Cluster(n=PEN)
with c as rc:
e_all = rc[:]
results = e_all.map_sync(FUCTION, dfs)
results

I have 30 target_dfs. For the first 10 target dfs map_sync worked fine. But after that map_sync didn't complete.
I have found that without parallelism, the pandas job applied to target_df completes in under 2 hours.
I use window os and Ipyparallel version is the lastest.

Ngôn ngữ chính
Jupyter Notebook
Star
2.6k
Fork
1k
Chỉ số merge pull request
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của ipython/ipyparallel

Tất cả issue của ipython/ipyparallel

Issue tương tự

Thêm issue về Data Engineering

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.